买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉福建省特种设备检验研究院龙岩分院;福建省锅炉压力容器检验研究院龙岩分院申请的专利一种用于渗透检测控制参数预测的神经网络训练方法、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120363220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510872810.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种用于渗透检测控制参数预测的神经网络训练方法、存储介质及电子设备是由王真桢;吴蔚峰;林海明;苏衍坤;赖建文;黄耀武;程宇;王曾赟;范秋月;孙志攀;徐龙;王吉波;陈木凤;金璐;宋峰雨设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于渗透检测控制参数预测的神经网络训练方法、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于渗透检测控制参数预测的神经网络训练方法、存储介质及电子设备，通过采用神经网络模型获取基于实时焊缝形态的渗透检测控制参数预测值，用于指导自动化渗透检测过程各控制参数的实时调整，获取包含完整焊缝缺陷的渗透检测显影图像，包括获取试验数据，选取缺陷检出率达到99%的试验数据为训练数据集，训练神经网络模型，获取最佳渗透检测控制参数指导检测实施等步骤。本发明通过神经网络模型训练的方法，根据渗透检测控制参数与焊接形态的关联性，准确预测最佳渗透检测控制参数，进而精细化调控各控制参数值，实现焊缝的均匀全面覆盖，显著提升焊缝缺陷检出率，为检测结果完整性和准确性提供可靠保障，同时实现试剂使用节约性。

本发明授权一种用于渗透检测控制参数预测的神经网络训练方法、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种用于渗透检测控制参数预测的神经网络训练方法，其特征在于：采用神经网络模型获取基于实时焊缝形态的渗透检测控制参数预测值，用于指导自动化渗透检测过程各控制参数的实时调整，获取包含完整焊缝缺陷的渗透检测显影图像，包括如下步骤： S1,获取试验数据： 以焊接工件材料、板厚、焊接接头形式为基础参数获取对应类型焊缝，并采集包含焊缝宽度和余高的焊缝形态数据； 以试剂瓶喷嘴按压高度、喷涂距离、移动速度和试剂喷涂后静置时间为渗透检测控制参数设计并执行渗透检测，采集渗透检测显影图像的焊缝缺陷信息； 对渗透检测后的焊缝进行金相分析，获取金相检测图像的近表面焊缝缺陷信息，并与渗透检测显影图像进行比对，计算缺陷检出率； S2，构建训练数据集：选取S1中获取的缺陷检出率达到99%对应的基础参数、渗透检测控制参数、焊缝形态数据、渗透检测显影图像和金相检测图像，作为训练数据集； S3，建立和训练预测神经网络模型：构建初始神经网络模型，以步骤S2的初始训练数据集为基础，导入神经网络模型，以焊缝宽度、余高，焊接工件材料、板厚、焊接接头形式、渗透检测显影图像、金相检测图像为输入参数，以试剂瓶喷嘴按压高度、喷涂距离、移动速度和试剂喷涂后静置时间为输出参数，训练、优化初始神经网络模型至收敛，完成渗透检测控制参数的预测神经网络模型构建； S4，获取渗透检测控制参数预测值：以S3构建的预测神经网络模型为基础模型，手动输入焊接工件材料、板厚和焊接接头形式信息，并以实时采集的焊缝宽度、余高数据为输入，获取当前按压高度、喷涂距离、移动速度和喷涂后静置时间的预测值，作为最佳渗透检测控制参数指导实施渗透检测，并最终获取包含完整焊缝缺陷的渗透检测显影图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建省特种设备检验研究院龙岩分院;福建省锅炉压力容器检验研究院龙岩分院，其通讯地址为：364000 福建省龙岩市新罗区西陂街道龙州工业园民园路47号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。